基于EMD的语音信号压缩感知算法

文中将压缩感知理论和经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)相结合,用于语音信号压缩上,提出了一种基于EMD的语音信号压缩感知算法。首先用EMD将语音信号分解,可得语音信号的本征模函数信号分量。然后仿真实验模拟EMD分解的过程,并验证本征模函数信号分量的稀疏性。最后结合压缩感知理论基础分别对各个信号分量进行观测抽样,以实现语音信号的压缩。由仿真实验结果可知,语音信号经EMD分解后得到的信号分量在DCT域上较原始语音信号有更好的稀疏性,并且将该算法压缩重构还原出的信号与常规的基于DCT的压缩感知算法以及基于近似KLT的压缩感知算法相比较有更高的平均信噪比,重构性能更佳。